基于特征原型的半监督域适应语义分割方法和系统
实质审查的生效
摘要

本发明公开基于特征原型的半监督域适应语义分割方法,包括:获取带标注源域图像、带标注目标域图像和无标注目标域图像;构建模型,模型包括编码器、解码器、分类器和风格转换网络;利用带标注源域图像和带标注目标域图像,进行有监督训练分割模型,利用分类器中间层的特征计算特征原型;利用目标域图像和源域图像,进行无监督训练风格转换网络;对解码器和风格转换网络各自的转换图像,进行图像级对齐;利用特征原型改善特征级对齐;将特征原型按照获取来源分别进行处理。本发明通过特征原型对比学习,对提取特征的过程进行了约束,增强了网络提取语义特征的能力,改善了模型的泛化性能,使能在目标域数据分布上取得较好的分割效果。

基本信息
专利标题 :
基于特征原型的半监督域适应语义分割方法和系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114529900A
申请号 :
CN202210131997.9
公开(公告)日 :
2022-05-24
申请日 :
2022-02-14
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张小云叶子玉张娅王延峰
申请人 :
上海交通大学
申请人地址 :
上海市闵行区东川路800号
代理机构 :
上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
徐红银
优先权 :
CN202210131997.9
主分类号 :
G06V20/70
IPC分类号 :
G06V20/70  G06V10/26  G06V10/764  G06V10/772  G06V10/74  G06V10/40  G06V10/82  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
法律状态
2022-06-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/70
申请日 : 20220214
2022-05-24 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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